(57)【要約】  ロボットアーム（５）とロボットアーム（５）に装着されるスプレーヘッド（４）とを包含するロボット装置（３）を用いた物品（２）の表面処理方法。この方法は、オペレータがハンドリング装置（９）を用いてスプレーヘッド（４）を移動させて、スプレーヘッド（４）により行われた移動が記憶ユニット（８）により記憶される学習ステップと、学習ステップに後続し、記憶ユニット（８）により記憶された移動をスプレーヘッド（４）が反復するようにロボットアーム（５）が操作される再現ステップとを包含する。
2019529149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット装置（３）を用いた物品（２）の表面処理方法であって、前記ロボット装置（３）が、前記物品（２）の表面の少なくとも一部を被覆するための被覆物質のジェットを放出するように設計されるスプレーヘッド（４）と、少なくとも６自由度で移動可能であるとともに前記スプレーヘッド（４）が装着されるロボットアーム（５）と、記憶ユニット（８）を包含して、空間内で前記スプレーヘッド（４）を移動させるべく前記ロボットアーム（５）の移動を制御するように設計される制御システム（６）と、前記ロボットアーム（５）のための移動指示を伝達するべくオペレータにより操作されるように設計される駆動制御アセンブリ（７）と、を包含し、
前記駆動制御アセンブリ（７）が、ハンドリング装置（９）と、前記ハンドリング装置（９）に接続されるセンサ（１０）と、処理システム（１１）と、を包含し、
前記ハンドリング装置（９）が前記スプレーヘッド（４）のエリアで前記ロボットアーム（５）に装着され、前記ハンドリング装置（９）が、前記ロボットアーム（５）に装着される前記センサ（１０）を通して前記ロボットアーム（５）に接続される、
方法であり、
前記オペレータが前記駆動制御アセンブリ（７）を用いて前記スプレーヘッド（４）を移動させ、前記スプレーヘッド（４）により行われた移動が前記記憶ユニット（８）に記憶される学習ステップと、
前記学習ステップの後に起こって、前記記憶ユニット（８）により記憶された移動を前記スプレーヘッド（４）が実質的に反復するように前記制御システム（６）が前記ロボットアームを操作する再現ステップと、
を包含する方法であり、
前記学習ステップの間に、前記オペレータが力およびトルク（Ｆｃ）を前記ハンドリング装置（９）に加え、前記ハンドリング装置（９）に印加される力およびトルク（Ｆｓ）を前記センサ（１０）が検出し、前記センサ（１０）により検出される前記物品に応じて前記処理システム（１１）が前記ロボットアーム（５）に移動指示を提供し、特に、前記学習ステップの間に、前記オペレータが前記ハンドリング装置（９）を把持する、
方法。
【請求項２】
前記学習ステップの間に、前記処理システム（１１）が、前記センサ（１０）に装着されたものの（特にハンドリング装置の）負荷から生じる静的および動的成分に応じて非接触力およびトルク（Ｆｎｃ）を推定し、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）と推定による非接触力およびトルク（Ｆｎｃ）とに応じて（特に、前記オペレータにより前記ハンドリング装置に印加される）推定による力およびトルク（Ｆ*ｃ）を求め、前記処理システム（１１）により提供される前記推定による力およびトルク（Ｆ*ｃ）に応じて前記処理システム（１１）が前記ロボットアーム（５）に移動指示を提供し、特に、前記測定による力から前記非接触力およびトルク（Ｆｃ）を減算することにより前記推定による力およびトルク（Ｆｃ）が推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記静的成分が重力を包含し、前記センサ（１０）に装着される（より正確には支持される）ものの角速度ωと角加速度αと線形加速度ａと（特にハンドリング装置９の）慣性とに応じて前記動的成分が（少なくとも部分的に）推定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記制御システム（６）が、前記スプレーヘッド（４）の動作を調節するようにも設計される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記処理システム（１１）が処理ユニット（１４）を包含し、前記処理ユニット（１４）が特にカルマンフィルタを包含する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記ハンドリング装置（９）が前記ロボットアーム（５）の端部で前記ロボットアーム（５）に装着され、特に、前記ハンドリング装置（９）と、前記スプレーヘッド（４）が前記ロボットアーム（５）に装着される位置との間で前記ロボットアーム（５）に前記センサ（１０）が配置される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記学習ステップの間に、前記オペレータが前記スプレーヘッド（４）の少なくとも一つの動作パラメータを時間的に調節して、適用された前記動作パラメータが前記記憶ユニット（８）により実質的に記憶され、前記再現ステップの間に、前記学習ステップの間に記憶された前記動作パラメータが実質的に反復されるように、特に前記スプレーヘッド（４）により行われる移動と実質的に調和されるべく、前記制御システム（６）が前記スプレーヘッド（４）の動作を調節する、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記学習ステップの間に、前記駆動制御アセンブリ（７）に作用することにより前記オペレータが前記スプレーヘッド（４）の少なくとも一つの動作パラメータを時間的に調節し、前記駆動制御アセンブリが、前記動作パラメータについての指示を前記制御システム（６）に提供し、前記駆動制御アセンブリ（７）から受理した前記指示に応じて前記制御システム（６）が前記スプレーヘッド（４）を操作する、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記スプレーヘッド（４）から流出する前記被覆物質の流量（時間単位当たりの量）の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する前記被覆物質の粉砕度の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する被覆物質のジェットの幅の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する被覆物質の前記ジェットの形状の調節と、上記の組み合わせとで構成されるグループから前記動作パラメータが選択される、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記学習ステップの間に、前記オペレータが前記物品（２）の配向を時間的に調節し、適用された前記配向が前記記憶ユニット（８）により実質的に記憶され、前記再現ステップの間に、前記学習ステップの間に記憶された前記物品（２）の前記配向が実質的に反復されるように、特に前記スプレーヘッド（４）により行われる移動と調和すべく、前記制御システム（６）が前記物品（２）の配向を調節する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記学習ステップの間に、前記駆動制御アセンブリ（７）が前記制御システム（６）に移動指示を提供し、そして、前記駆動制御アセンブリ（７）から受理された前記指示に応じて前記制御システム（６）が前記ロボットアーム（５）を操作する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記学習ステップの間に、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）に応じてアドミッタンス制御が変更され、特に、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）に応じて前記アドミッタンス制御の前記慣性および減衰パラメータが変更される、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
物品（２）の表面処理のためのプラントであって、
前記プラント（１）がロボット装置（３）を包含し、そして前記ロボット装置が、前記物品（２）の表面の少なくとも一部を被覆するための被覆物質のジェットを放出するように設計されるスプレーヘッド（４）と、少なくとも６自由度で移動可能であって前記スプレーヘッド（４）が装着されたロボットアーム（５）と、記憶ユニット（８）を包含して、前記スプレーヘッド（４）を移動させるべく前記ロボットアーム（５）の移動を制御するように設計される制御システム（６）と、前記ロボットアーム（５）のための移動指示を伝達するべくオペレータにより操作されるように設計される駆動制御アセンブリ（７）とを包含し、
前記駆動制御アセンブリ（７）が、使用時に前記オペレータが力およびトルク（Ｆｃ）を加えるハンドリング装置（９）と、前記ハンドリング装置（９）に接続されて前記ハンドリング装置（９）に印加される力およびトルク（Ｆｓ）を検出するように設計されるセンサ（１０）と、前記センサ（１０）により検出される前記物品に応じて前記ロボットアーム（５）のための移動指示を提供するように設計される処理システム（１１）とを包含し、
前記駆動制御アセンブリ（７）を用いて前記オペレータにより前記スプレーヘッド（４）が移動される間に前記ロボットアーム（５）により行われる移動を記憶するように前記記憶ユニット（８）が設計され、
前記記憶ユニット（８）により記憶された前記移動に応じて前記スプレーヘッド（４）の移動を制御するように前記制御システム（６）が設計される、
プラント。
【請求項１４】
前記ハンドリング装置（９）が前記スプレーヘッド（４）で前記ロボットアーム（５）に装着されて、前記センサ（１０）を通して前記ロボットアーム（５）に接続され、特に、前記ハンドリング装置（９）が前記ロボットアーム（５）の端部で前記ロボットアーム（５）に装着され、前記ハンドリング装置（９）と前記スプレーヘッド（４）が前記ロボットアーム（５）に装着される位置との間で前記センサ（１０）が前記ロボットアーム（５）に配置される、請求項１３に記載のプラント。
【請求項１５】
前記スプレーヘッド（４）を移動させるため前記オペレータにより把持されるように設計される少なくとも一つのハンドグリップ（１２）を前記ハンドリング装置（９）が包含する、請求項１３または１４に記載のプラント。
【請求項１６】
前記ハンドリング装置（９）が、前記スプレーヘッド（４）を移動させるため前記オペレータにより把持されるように設計される、特に前記ハンドリング装置（９）の接続要素を用いて一体的な形で互いに接続される少なくとも二つのハンドグリップ（１２）を包含する、請求項１３から１５のいずれか一項に記載のプラント。
【請求項１７】
前記駆動制御アセンブリ（７）が、前記スプレーヘッド（４）の少なくとも一つの動作パラメータを時間的に調節するため前記オペレータにより操作されるように設計されるコマンドを包含し、前記記憶ユニット（８）が、前記動作パラメータの調節を記憶するように設計され、前記制御システム（６）が、前記動作パラメータの前記調節が実質的に反復されるように、特に前記ロボットアーム（５）により行われる移動と調和されるべく、前記スプレーヘッド（４）の動作を調節するように設計され、特に、前記駆動制御アセンブリ（７）が、前記制御システム（６）に移動指示を提供するように設計され、そして前記制御システムが、前記駆動制御アセンブリ（７）から受理した前記指示に応じて前記ロボットアーム（５）を操作するように設計され、特に、前記動作パラメータが、前記スプレーヘッド（４）から流出する前記被覆物質の流量（単位時間当たりの量）の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する前記被覆物質の粉砕度の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する被覆物質のジェットの幅の調節と、前記スプレーヘッド（４）から流出する前記被覆物質のジェットの形状の調節と、以上の組み合わせとで構成されるグループから選択される、請求項１３から１６のいずれか一項に記載のプラント。
【請求項１８】
前記物品（２）を移動させるための装置（１３）を包含し、前記駆動制御アセンブリ（７）がコマンドを包含して、前記物品を移動させる前記装置（１３）を制御させるために前記オペレータにより操作されるように前記駆動制御アセンブリが設計され、前記記憶ユニット（８）が、前記オペレータにより設定される前記物品（２）の位置を記憶するように設計され、前記制御システム（６）が、前記記憶ユニットに記憶された前記物品（２）の前記位置に基づいて前記物品（２）を移動させる前記装置（１３）の動作を調節するように設計される、請求項１３から１７のいずれか一項に記載のプラント。
【請求項１９】
前記処理システム（１１）が、前記センサ（１０）に装着されるものの前記負荷から生じる（特にハンドリング装置の）静的および動的成分に応じて非接触力およびトルク（Ｆｎｃ）を推定するように設計されるとともに、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）と推定による非接触力およびトルク（Ｆｎｃ）とに応じて推定による力およびトルク（Ｆ*ｃ）を求めるように設計され、前記処理システム（１１）により推定される前記力およびトルク（Ｆ*ｃ）に応じて前記ロボットアーム（５）のための移動指示を提供するように前記処理システム（１１）が設計され、特に、前記オペレータにより印加される前記力およびトルクが、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）から前記非接触力およびトルク（Ｆｎｃ）を減算することにより推定され、特に、前記静的成分が重力を包含し、前記動的成分が、前記センサ（１０）に装着される（より正確には支持される）ものの（特にハンドリング装置９の）角速度ωと角加速度αと線形加速度ａと慣性とに応じて（少なくとも部分的に）推定される、請求項１３から１８のいずれか一項に記載のプラント。
【請求項２０】
前記制御システム（１６）が、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）に応じて変更（調節）されるように設計されるアドミッタンス制御部を包含し、特に、前記アドミッタンス制御部の前記慣性および減衰パラメータが、検出による前記力およびトルク（Ｆｓ）に応じて変更されるように設計される、請求項１３から１９のいずれか一項に記載のプラント。
【請求項２１】
請求項１から１２の一つに記載の方法を実現するように設計される、請求項１３から２０のいずれか一項に記載のプラント。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の表面処理のための方法およびプラントに関する。
【０００２】
本発明は、セラミック品のエナメル加工の分野に適用されると有利であり、以下の説明が一般性を損なうことなくこれに言及していることは明白である。
【背景技術】
【０００３】
セラミック品の加工の分野では、表面の塗装および／またはエナメル加工のためスプレーヘッドを支持するのにロボット装置が使用されることが知られている。
【０００４】
このタイプのアプローチは高い多用途性および有効性を有し、生産速度の上昇と反復性の向上と工業的プロセスの精度とを高めることになる。
【０００５】
同一のロボットが異なる形状の物品を塗装および／またはエナメル加工できるという事実を考慮すると、どのように動作を行うかを「教示される」手法はますます重要な加工ステップとなっており、可能な限り単純で感覚的なものであるべきである。
【０００６】
現在、最も広く使用されている教示技術は、二地点間プログラミング（ＰＴＰ）とオフラインプログラミングと自己学習によるプログラミングである。
【０００７】
二地点間プログラミングにおいて、オペレータは二地点間でロボットを移動させて移動を実行し、その後、制御システム（例えば制御パネル）の助けを借りてこの移動を再現する。しかしながら、このアプローチは以下を含む幾つかの欠点を有する。ロボットのプログラミングを行うには、ロボット自体が使用されなければならず（ゆえに生産停止時間が生じ）、プログラミングはかなり面倒であり（ロボットが経路の各地点へ移動されてその位置が保存されなければならない）、結果を評価するため、プログラムが完了してから実行されなければならず、結果が良好でない場合には、これらの操作が反復されなければならない。
【０００８】
オフラインプログラミングでは、プログラミング言語を使用してロボットの様々な動作が遠隔コンピュータで計画されてからロボットへ送られる。
【０００９】
オフラインおよびＰＴＰプログラミング方法は複雑で面倒であり、小型および中型のバッチの生産にとってこれは特に非効率的である。
【００１０】
自己学習に基づく教示技術は、ロボットプログラミング言語の知識を必要としないので、単純で感覚的である。しかしながらこれらのケースで、プログラミング段階はプログラミング方法に適したロボットの使用を必要とする。限定的な労力によりオペレータが自己学習プログラミングを実行することができ、ロボットの可動部品の重量および慣性による負荷を可能な限りオペレータから取り除くことのできる適切な機械、空気、または油圧のバランシングシステムを、ロボット（複雑で生産費用が高い）が備えなければならない。いずれのケースでも、オペレータは多大な物理的労力を持続し、そのため彼／彼女がロボットに正確な移動を課すのは困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、周知の技術の欠点を少なくとも部分的に回避するのと同時に生産が容易で低費用である、物品の表面処理のための方法およびプラントを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によれば、以下の従属請求項による、そして好ましくは従属請求項に直接的または間接的に従属する請求項のいずれか一つにおける、表面処理のための方法およびプラントが提供される。
【００１３】
本文では、「トルク」により、我々は「力のモーメント」、またはいずれかのケースでは力のモーメントを含む（より正確には、力のモーメントに応じた）別の量を意味する。「力のモーメント」（または「機械的モーメント」）は、質量中心に力が印加されていない時に（平面上の）点または（空間内の）軸線を中心に剛体に回転を付与する力の性質という共通の意味を有する。
【００１４】
本文において、「力」により、（この語に通常与えられる意味に加えて）、この力を含む（正確には、この力に応じた）別の量も意味する。幾つかの実施形態によれば、「力」は通常の意味での力を意味する。
幾つかの非限定的な実施形態例を示す添付図面を参照して、以下で発明が説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明によるプラントについての、明瞭性のために詳細が除去された斜視図である。
【図２】異なる動作構成での図１の詳細についての倍尺での斜視図である。
【図３】図２の詳細についての倍尺での側面図である。
【図４】図１のプラントの制御システムおよび駆動制御アセンブリの概略ブロック図である。
【図５】本発明によるプラントのプロトタイプを使用することにより得られる実験グラフである。
【図６】本発明によるプラントのプロトタイプを使用することにより得られる実験グラフである。
【図７】本発明によるプラントのプロトタイプを使用することにより得られる実験グラフである。
【図８】本発明によるプラントのプロトタイプを使用することにより得られる実験グラフである。
【図９】図２の詳細の代替例の斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の第一の態様によると、図１において、符号１は物品２の処理のためのプラント全体を指す。プラント１はロボット装置３を包含し、そしてロボット装置３は、物品２の表面の少なくとも一部を被覆する物質のジェットを放出するように設計されるスプレーヘッド４と、少なくとも６自由度で移動可能であってスプレーヘッド４が装着されるロボットアーム５と、制御システム６（図４）と、駆動制御アセンブリ７とを包含する。
【００１７】
制御システム６は記憶ユニット８を包含し、ロボットアーム５の移動を制御してスプレーヘッド４を移動させるように設計される。特に、制御システム６はスプレーヘッド４の動作を調節するようにも設計される。
【００１８】
駆動制御アセンブリ７は、オペレータ（不図示）により操作されてロボットアーム５のために移動指示を伝達するように設計される。特に、コンタクトユニットは、スプレーヘッド４のための動作指示を伝達するようにも設計される。
【００１９】
特に、ロボットアーム５（図１および２）は、連続して互いに接続される幾つかの区分を包含する。各区分は、それぞれの回転軸線Ａを中心として先行の区分に対して回転されうる。軸線Ａの各々を中心とする回転は、ロボットアーム５の自由度を表す。図示された実施形態で、ロボットアーム５は６自由度、より正確には６本の回転軸線を有する。
【００２０】
ロボットアーム５は一般的に、産業用ヒト型ロボットであり、例えばＧａｉｏｔｔｏ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ  ＳｐＡによるロボットＧＡ‐ＯＬでありうる。ロボットアーム５は６自由度以上（特に６本以上の回転軸線Ａ）を有してもよい。幾つかのケースで、自由度は５本の回転軸線と並進運動（例えば水平または垂直）でありうる。
【００２１】
駆動制御アセンブリ７は、使用時にオペレータが力およびトルクＦｃを加える（図４）ハンドリング装置９と、ハンドリング装置９に接続されてハンドリング装置９に印加される力およびトルクＦｓを検出するように設計されるセンサ１０と、センサ１０により検出される品物（物品の属性）に応じて（より正確には、検出された力およびトルクＦｓに応じて）ロボットアーム５に移動指示を提供するように設計される処理システム１１とを包含する。
【００２２】
特に、センサ１０は（少なくとも）６自由度を有し、（デカルト参照系で）（少なくとも）三つの力と三つのトルクとを測定することが可能である。センサ１０は、上に説明した機能を実施することが可能な何らかの周知の装置でありうる。
【００２３】
特定の非限定的な実施形態によれば、センサ１０は例えば、測定による三つの力と三つのトルクとを有してＣＡＮネットワークにおいてこれらをデジタルフォーマットで送信可能なＦＴＳｅｎｓである。ＦＴＳｅｎｓはジェノバのＩＩＴ（Ｉｔａｌｉａｎ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：イタリア技術研究所）により開発された。このケースでは、センサ本体の内側に設置される（電気／抵抗型の）ひずみゲージの変形に基づき、ひずみゲージ技術を使用して測定が行われる。
【００２４】
ＦＴＳｅｎｓセンサは、６個までのアナログ通信路のサンプリングが可能であるＤＳＰ  １６ビットマイクロコントローラ（ｄｓＰＩＣ３０Ｆ４０１３）と、６個の通信路に接続されるアナログ・デジタルコンバータとを備える。ＤＳＰｉｃは、センサの変換行列特徴による乗算を介した同期化およびサンプリング、ＣＡＮへのデジタルデータの送信、ひずみゲージにより読み取られた信号のフィルタリングと力およびトルクへの変換とを扱う。
【００２５】
さらなる例によれば、センサ１０は、トランスデューサの使用を介して６個の力およびトルク成分（Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ，Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚ）すべての測定を可能にする６軸の力／トルクセンサを備える、ＡＴＩによるＭｉｎｉ４５である。ＡＴＩセンサは、外乱に対して優れた耐性を提供するシリコンひずみゲージを備える。センサとの通信インタフェースは、以下のプロトコルの一つを使用することにより行われうる。
・ＦＴＮ（ＰｒｏｆｉＮｅｔオプションも含むイーサネット（登録商標））
・ＦＴＤ（ＰＣＩ，ＵＳＢ）
・ＦＴＳ（アナログ電圧０〜１０Ｖ，ＤＩＯ）
・ＦＴＷ（ワイヤレス）
【００２６】
記憶ユニット８は、駆動制御アセンブリ７を用いてオペレータによりスプレーヘッド４が移動される間にロボットアーム５により行われるｑｒｏｂｏｔ移動を記憶するように設計される。制御システム６は、記憶ユニット８により記憶されたｑｒｏｂｏｔ移動に応じてロボットアーム５の移動を制御するように設計される。特に、記憶ユニット８により記憶されたｑｒｏｂｏｔ移動をロボットアーム５（およびスプレーヘッド４）が実質的に反復するように、より具体的には、オペレータがスプレーヘッド４を移動させる間に実行される移動をスプレーヘッド４が実質的に反復するように、ロボットアーム５の移動を制御する設計を制御システム６が持つ。
【００２７】
特に、本文において、「移動」または「移動（複数形）」により、我々は経路と経路上での速度とを意味している。より正確に記すと、ロボットアーム５の移動は、空間内にあるロボットアーム５の各可動部品の空間内での移動である。
【００２８】
特に、ハンドリング装置９は、ロボットアーム５に（より具体的にはセンサ１０に）装着される。スプレーヘッド４のエリアで、特にロボットアーム５の端部のエリアでハンドリング装置９がロボットアーム５に装着されると有利であるが必須ではない。より正確に記すと、（ハンドリング装置９を支持する）センサ１０を介してハンドリング装置９がロボットアーム５に接続される。幾つかの実施形態によれば、センサ１０がロボットアーム５に装着される。
【００２９】
また特に、センサ１０は、ハンドリング装置９と、スプレーヘッド４がロボットアーム５に装着される位置との間でロボットアーム５に配置される。こうしてセンサ１０は、スプレーヘッド４に対する静的または動的作用を検出しない（それゆえ、センサ１０により検出されたデータの処理はより単純かつ的確である）。
【００３０】
特に、ハンドリング装置９（より正確にはセンサ１０）は、スプレーヘッドと上記の（少なくとも６個の）自由度との間でロボットアーム５に装着される。
【００３１】
特に、ハンドリング装置９は、オペレータに把持されてロボットアーム５（ゆえにスプレーヘッド４）を移動させるように設計されるハンドグリップ１２を少なくとも包含する。
【００３２】
幾つかの非限定的実施形態によれば、ハンドリング装置９は、オペレータにより把持されてロボットアーム５（ゆえにスプレーヘッド４）を移動させるように設計され、特に（ハンドリング装置９の）接続要素を用いて、一体的な形で互いに接続される（少なくとも）二つのハンドグリップ１２を包含する。より具体的に記すと、接続要素は、ハンドグリップ１２に対して横向きのバーを包含する（より正確には、バーである）。これらのケースで、横向きバーがセンサ１０に装着されると有利であるが必須ではない。より正確に記すと、横向きバーはセンサ１０とハンドグリップ１２との間にある。
【００３３】
特に、スプレーヘッド４は、ロボットアーム５から（特にロボットアーム５の一端部から）突出する支持体４’を用いてロボットアーム５に装着される。
【００３４】
（図１から図４に図示されているもののような）幾つかの実施形態によれば、支持体４’は、ロボットアーム５に接続された第１端部を有し、センサ１０を越えて（下向きに）延出し、スプレーヘッド４が接続される（第１端部と反対の第２端部の）結合エリアを有する。センサ１０は、ハンドリング装置９と第１端部との間に配置される。幾つかの非限定的な実施形態によれば、支持体４’は二つのハンドグリップ１２の間に延在する。これらのケースで、スプレーヘッド４は二つのハンドグリップ１２の間に配置される。
【００３５】
（図９のものと同様の）代替的実施形態によれば、支持体４’は実質的に水平方向にロボットアーム５から延出する。
【００３６】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、駆動制御アセンブリ７（特にハンドリング装置９）は、オペレータにより操作されてスプレーヘッド１０の少なくとも一つの動作パラメータを経時的に調節するように設計される制御部（例えば押しボタン、レバー等）を包含する。記憶ユニット８は、動作パラメータ（とその時間的変動と）の調節を記憶するように設計される。制御システム６は、特にロボットアーム５により行われる移動と調和した形で、記憶された動作パラメータ（とその時間的変動）との調節が実質的に反復されるように、スプレーヘッド４の動作を調節するように設計される。
【００３７】
幾つかの非限定的実施形態によれば、駆動制御アセンブリ７は、動作パラメータ（とその経時的な変動）についての指示を制御システム６に提供するように設計され、制御システムは、駆動制御アセンブリ７から受理された指示に応じてスプレーヘッド４を操作するように設計される。
【００３８】
スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量（単位時間当たりの量）の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の粉砕度の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質のジェットの幅の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質のジェットの形状の調節（とこれらの組み合わせ）で構成されるグループから動作パラメータが選択されると有利であるが必須ではない。
【００３９】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、この動作パラメータは、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量（単位時間当たりの流量）の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の粉砕度の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質のジェットの幅（または形状）の調節と（これらの組み合わせ）で構成されるグループから選択される。
【００４０】
特定の実施形態によれば、この動作パラメータは、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量の調節である。動作パラメータは単純にジェットの起動（オン）と起動停止（オフ）でもある。
【００４１】
幾つかのケースで（必須ではないが）、駆動制御アセンブリ７（特にハンドリング装置９）は、ロボットアーム５（通常は専門用語では「デッドマン」と呼ばれる）の移動を可能にするための制御部を包含し、緊急時にはロボットアーム５の停止を可能にする。一般的に、このコマンドは、ロボットアーム５の移動が可能になるまでオペレータにより押され続けなければならない押しボタンを包含する。使用時にこの押しボタンの解除または押下が長すぎる場合に、制御システム６はロボットアーム５の移動可能性を無効にする。
【００４２】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、プラント１は、物品２の移動のための装置１３も包含する。駆動制御アセンブリ７（特にハンドリング装置９）は、オペレータにより操作されて物品２の移動のための装置１３を制御するコマンド（例えば押しボタンまたはレバー）を包含する。これらのケースで、記憶ユニット８は、オペレータにより設定される物品２の位置（配向）（とその時間的変動）を記憶するように設計される。制御システム６は、記憶ユニット８に記憶された物品２の位置（配向）（とその時間的変動）に基づいて物品２の移動のため装置１３の動作を調節するように設計される。具体的に記すと、制御システム６は、記憶ユニット８に記憶された物品２の位置（配向）（とその時間的変動）を反復するように物品２の移動のための装置１３の動作を調節するように設計される。
【００４３】
（図示されたものと同様の）幾つかの非限定的な実施形態によれば、装置１３は、使用時に物品２が配置される回転プラットフォーム１３’を包含する。特に、プラットフォーム１３’は垂直軸線（不図示）を中心に回転する。
【００４４】
センサ１０（正確にはセンサ１０の高感度部品）に装着される（正確には支持される）ものの負荷（特にハンドリング装置９）から生じる静的および動的成分に応じて、非接触力およびトルクＦｎｃを推定するように設計されるとともに、検出された力およびトルクＦｓ（Ｆ*ｃとＦｎｃの和）と、推定による非接触力およびトルクＦｎｃに応じて（オペレータによりハンドリング装置９に印加されるものの）推定による力およびトルクＦ*ｃを求めるように処理システム１１が設計されると有利であるが必須ではない。これらのケースで、処理システム１１は、処理システム１１により推定される力およびトルクＦ*ｃに応じて移動指示をロボットアーム５に提供するように設計される。特に、非接触力およびトルクＦｎｃを検出による力およびトルクＦｓから減算することにより力およびトルクＦ*ｃが推定される。
【００４５】
特に、上に記された力およびトルク（Ｆｎｃ，Ｆ*ｃ，Ｆｃ，Ｆｓ）すべてがデカルト空間の三次元で成分を有することに注意すべきである。
【００４６】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、負荷から生じる静的および動的成分は重力と慣性およびコリオリの力とを包含する。特に、静的成分は重力を包含する。特に、動的成分はセンサ１０に装着（より正確には支持）されたもの（特にハンドリング装置９）の角速度ωと角加速度αと線形加速度ａと慣性とに（少なくとも部分的に）応じて推定される。
【００４７】
処理システム１１が、ロボットアーム５のＸｒｏｂｏｔアプリケーション（つまり各回転軸線Ａの構成）に応じて、角速度ωと角加速度αと線形加速度ａとを推定（計算）するように設計される処理ユニット１４を包含すると有利であるが必須ではない。幾つかの特定の非限定的実施形態によれば、処理ユニット１４はカルマンフィルタを包含する（特にカルマンフィルタである）。
【００４８】
これらのパラメータは、ロボットアームに存在するエンコーダから直接、またはロボットアーム５に位置する付加的な加速度計を介して求められうる。実験結果は、エンコーダから得られた測定がより的確であることを示している。
【００４９】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、処理システム１１は、上に説明したように力およびトルクＦ*ｃを推定するように設計される補正ユニット１５も包含する。特に、補正ユニット１５は処理ユニット１４に接続され、これから角速度ωと角加速度αと線形加速度ａとを受理するように設計される。
【００５０】
（補正ユニット１５から受理した）力およびトルクＦ*ｃに応じて参照位置Ｘｒｅｆ（特に駆動制御アセンブリ７が装着される端部であるロボットアーム５の可動端部の位置）を計算するように設計される制御システム１６も処理システム１１が包含すると有利であるが必須ではない。
【００５１】
幾つかの非限定的なケースで、制御システム１６はアドミッタンス制御またはインピーダンス制御を包含する（である）。制御システム１６がアドミッタンス制御を包含する（である）と有利であるが必須ではない。アドミッタンス制御は、非接触のタスクで高レベルの精度を提供する。
【００５２】
特に、特定の構成において、アドミッタンス制御は以下の方程式を特徴とする質量減衰システムに従ってロボットを環境と相互作用させる。
（数１）
2019529149.tif 000003
上式において、ＭｄおよびＤｄは所望の慣性および減衰の行列であり、
（数２）
2019529149.tif 000004
はデカルト速度であり、
（数３）
2019529149.tif 000005
はデカルト加速度である。
【００５３】
しかしながら、文献では周知のように、ユーザとの相互作用は不安定性に通じるので、アドミッタンス制御パラメータが変更されると有利であるが必須ではなく、それゆえ慣性および減衰は時間的に可変であって一定ではない。可変アドミッタンスモデルは、幾つかの非限定的な実施形態によれば以下の通りである。
（数４）
2019529149.tif 000006
【００５４】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、制御システム６は、各自由度について位置（移動）ｑｒｅｆを判断して、（使用時に処理システム１１により（特に制御システム１６により）制御システム６へ（特に逆運動学部１７へ）提供される）参照位置Ｘｒｅｆを再現するように設計される逆運動学部１７を包含する。より正確に記すと、制御システム６（特に逆運動学部１７）は、各軸線Ａを中心に（各区分の）角位置を判断するように設計される。
【００５５】
特に、制御システム６は、起動トルクを提供してロボットアーム５を所望の位置に移動させる（換言すると参照位置Ｘｒｅｆを再現する）ように設計される位置制御部１８も包含する。より正確に記すと、位置制御部１８は、逆運動学部１７により提供される位置ｑｒｅｆに基づいて作動する。
【００５６】
他の実施形態によれば、処理システム１１の様々なコンポーネント（処理ユニット１４、補正ユニット１５、制御システム１６）と制御システム６の他のコンポーネント（逆運動学部１７、位置制御部１８）とは、物理的装置、または上に説明したように作動するソフトウェアシステムの一部と理解されうることに注意してほしい。
【００５７】
プラント１の動作をより分かりやすくするという唯一の目的のため、幾つかの動作段階を以下に要約する。センサ１０は、オペレータにより（接触力およびトルクＦｃ）、また負荷から生じる静的および動的成分（非接触力およびトルクＦｎｃ）により実際に加えられる力から成る力およびトルクＦｓを測定する。Ｆｓは負荷補正ユニット１５に送信され、このユニットは非接触力およびトルクＦｎｃ（重錘力、慣性、重力およびコリオリの力）の推定を実施し、オペレータにより印加される力の推定値（Ｆ*ｃ）を得る。処理ユニット１４（カルマンフィルタ）により提供されてロボット位置に基づいて計算される角速度ωと線形加速度ａと角加速度αが、力およびトルクＦｎｃの推定のため、負荷慣性行列とともに（質量中心の座標にも基づいて）使用される。接触力Ｆ*ｃは制御システム１６（アドミッタンス制御）に入力され、このシステムは位置制御部１８のために参照位置Ｘｒｅｆを計算する。位置はデカルト空間で表現されるので、軸線Ａを中心とする対応の角位置を逆運動学部１７が計算するのに好都合である。最後に、位置制御部１８は起動トルクをジョイントに提供して、ロボットアーム５を所望の参照位置Ｘｒｅｆへ移動させる。システムを完全な形でプログラミングするには、各軸線Ａを中心とする角位置が塗装データとともに、軌道の実行中に記憶ユニット８により記憶されると有利である。
【００５８】
プラント１の動作の幾つかの態様が、以下に説明される本発明の第二の態様を参照してさらに詳しく説明される。
【００５９】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、プラント１（特にロボット装置３）は、本発明の第二態様による方法を実現するように設計される。
【００６０】
本発明の第二の態様によれば、ロボット装置３を用いた物品２の表面処理のための方法が提供され、この装置は、同じ機能を実施し、本発明の第一の態様の範囲内で説明されたロボット装置３と同じコンポーネントを包含する。より正確に記すと、ロボット装置３は本発明の第一の態様により説明されたものと同様である。特に、ロボット装置３は本発明の第一の態様のプラント１の一部である。
【００６１】
この方法は、オペレータが駆動制御アセンブリ７を用いてスプレーヘッド４を移動させてスプレーヘッド４により行われる移動が記憶ユニット８により記憶される学習ステップと、学習ステップに後続するものであって、記憶ユニット８により記憶された（特に学習ステップ中に実行された）移動をスプレーヘッド４が実質的に反復するように制御システム６がロボットアーム５を操作する再現ステップとを包含する。
【００６２】
学習ステップの間に、オペレータはハンドリング装置９に力およびトルクを加える。センサ１０はハンドリング装置９に印加される力およびトルクを検出する。処理システム１１は（特にカルマンフィルタを使用して）、センサ１０により検出される物品に応じて移動指示をロボットアーム５に提供する。特に、学習ステップの間に、オペレータはハンドリング装置９を把持する。
【００６３】
特に、学習ステップの間にカルマンフィルタが使用される。
【００６４】
より正確に記すと、カルマンフィルタが（処理システム１１への）入力で使用されて、オペレータの移動により発生する確率的雑音（すべて）をフィルタリングする（常に正確というわけではない）。
【００６５】
付加的または代替的に、カルマンフィルタは再現ステップの間に（も）使用される。例えば、これに関して、使用時に物体がロボットに衝突した場合に、カルマンフィルタはエンコーダに読み取られる衝撃を無視してその移動を正常に継続する。
【００６６】
学習ステップの間に、処理システム１１が、センサ１０に（より正確には、センサ１０の高感度部品に）装着される（より正確には支持される）ものの（特にハンドリング装置の）負荷により生じる静的および動的成分に応じて非接触力およびトルクＦｎｃを推定し、検出された力およびトルクＦｓと推定による非接触力およびトルクＦｎｃとに応じて（オペレータによりハンドリング装置９に印加される）推定による力およびトルクＦ*ｃを求めると有利であるが必須ではない。これらのケースで、処理システム１１は、処理システム１１により推定および提供される力およびトルクＦ*ｃに応じてロボットアーム５に移動指示を提供する。特に、検出による力およびトルクＦｓから非接触力およびトルクＦｎｃを減算することにより力およびトルクＦ*ｃが推定される。
【００６７】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、負荷から生じる静的および動的成分は重力と慣性およびコリオリの力とを包含する。特に、センサ１０（より正確にはセンサ１０の高感度部品）に装着される（より正確には支持される）ものの角速度ωと角加速度αと線形加速度ａと慣性（慣性テンソル）とに応じて、動的成分が推定される。
【００６８】
特に、慣性、より正確には慣性テンソルは行列である。より具体的には、行列は、
（数５）
2019529149.tif 000007
である。
【００６９】
このような行列は、外力を受けた剛体の移動についてのニュートン・オイラー方程式に存在し、
（数６）
2019529149.tif 000008
これを求めるには、重心ＧＩを参照して回転軸線の並進運動に対する寄与分を慣性テンソルに追加するホイヘンス・シュタイナーの定理が適用されなければならない（Ｂｒｕｎｏ  Ｓｉｃｉｌｉａｎｏ，Ｌｏｒｅｎｚｏ  Ｓｃｉａｖｉｃｃｏ，Ｌｕｉｇｉ  Ｖｉｌｌａｎｉ，Ｇｉｕｓｅｐｐｅ  Ｏｒｉｏｌｏ「ロボティクス：モデリング、プランニング、制御」Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＆  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍｅｄｉａ，２０１０年）。
ＳＩ＝ＧＩ＋ｍＳＴＳ    （３）
【００７０】
行列演算子Ｓ（・）は以下のように定義され、
（数７）
2019529149.tif 000009
ベクトルｃの成分は、物体の質量中心とセンサ１０の参照系の原点との間の距離を表す。
【００７１】
測定された力およびトルクＳｆ，Ｓτ（Ｆｓに対応）、線形加速度ベクトルＳａ（上記および図４ではａと表記）と角加速度ベクトルＳα（上記および図４ではαと表記）、角速度ベクトルＳω（上記および図４ではωと表記）、重力ベクトルＳｇ、質量中心Ｓｃと慣性行列ＳＩとの座標が、センサ１０の参照系Ｓで表現される。
【００７２】
方程式２は以下のように書き直すことができる。
（数８）
2019529149.tif 000010
上式において、
（数９）
2019529149.tif 000011
（６）。
【００７３】
ベクトルＳφは、負荷の慣性パラメータの完全集合を含む。
（数１０）
2019529149.tif 000012
【００７４】
ベクトルＳφの要素、つまり負荷の質量ｍと質量中心の位置Ｓｃ=［Ｓｃｘ；Ｓｃｙ；Ｓｃｚ］と慣性テンソルＳＩと行列ＳＶとが周知であると、非接触力およびねじりモーメントＦｎｃは以下の方程式（２）から求められる。
（数１１）
2019529149.tif 000013
【００７５】
それから負荷動特性から生じる寄与分がセンサ１０の測定値から減算され、こうして有効な接触力およびモーメントＦｃの推定値が求められる。そして、制御システム６に使用される参照アプリケーションＸｒｅｆを求めて所望の動特性を提供するため、この値がアドミッタンス制御で入力される。
【００７６】
行列ＳＶは、センサ１０の熱ドリフトとオフセットとを考慮していない。この作用を補正するのに例えば二つの戦略が可能である。センサと関連のフレームとの配向を考慮して測定値が再設定されるか、行列Ｓφのパラメータの数を増加することによりオフセットが直接推定される。センサにより記録された力を熱ドリフトが大きく変化させるたびに校正を実施することにより、第一の方法が実現されると有利であるが必須ではない。校正動作はロボット装置３で統合される。
【００７７】
そのたびに負荷を除去する必要なく校正を実施するには、センサ１０に装着されるものの質量および配向を考慮して、オフセットに関係する項が計算される。これらの因子を考慮した疑似重力項が構成される。
（数１２）
2019529149.tif 000014
（数１３）
2019529149.tif 000015
【００７８】
ベクトルＳφに挿入される負荷の質量および慣性の値は正確ではないので、パラメータの不確実性（つまり、
（数１４）
2019529149.tif 000016
）と処理ユニット１４から導出されるエラーとが見られる推定値と考えると好都合である。それゆえ接触力／トルクＦｃは以下のように書き直されうる。
Ｆｃ＝Ｆｓ−Ｆｎｃ＋Ｆｇｉｎｉｔ  （１１）
【００７９】
これらの不確実性に対処する最も単純な手法は、閾値を適用することである。推定値が一定の値を下回る場合に、これはゼロと考えられなければならない。この方法の制約は、感度と接触力の検出ミスとの間に適当な妥協を見つける必要性である。解決策は、方程式８の線形性を利用して適応閾値を使用することである。
（数１５）
2019529149.tif 000017
上式において、Ｆｍｉｎは一定の安全域を表す。
【００８０】
接触力を検出するために考慮されると有利である（が必須ではない）別の態様は、信号のスペクトル成分である。
【００８１】
幾つかの研究から、意図的なヒト入力は０から５Ｈｚの帯域に卓越周波数を有するのに対して、偶発的な衝撃は通常、（１０Ｈｚより高い）高周波数のピークにより表されることが分かっている。その目的は、制御システム１６に入力を提供するのにヒト入力を利用することであるので、方程式１１の出力にローパスフィルタが使用されて、オペレータの意図的な動きを考慮したフィルタリング後の接触力およびねじりモーメントＦｃｆが求められ、偶発的な衝撃が除去される。
【００８２】
適応閾値およびローパスフィルタの適用後に生じる力およびねじりモーメントは（それゆえ）以下の通りである。
（数１６）
2019529149.tif 000018
上式において、Ｆｉは、力およびねじりモーメントを含む６自由度のベクトルの第ｉ成分である（つまりＦ１＝ｆｘ，ｆ４＝τｘ）。
【００８３】
ヒトとロボットの相互作用の間に、システムを安全にする安定性を保証してオペレータの物理的な力を最小にする必要がある。この目的のため、アドミッタンス制御が使用され、相対的パラメータの選択が最重要である。本願での提案により、受動性を保証するようにアドミッタンス制御されるロボットの名目的行動からの逸脱を識別して制御装置パラメータを適応化することが可能である。
【００８４】
パラメータの選択は、ロボットがオペレータと相互作用するやり方に影響する。例えば、オペレータが細かい移動を必要とする場合に、ロボットの反応性を低下させてより流動的な移動を得るため慣性および減衰は高い値となる。他方で、動作が高い速度および加速度を必要とする場合には、パラメータはより低い値となる。さらに、ロボットとの相互作用の間にオペレータが及ぼす非柔軟性は、システムの挙動に影響する。特に、オペレータが柔軟でないほど、システムは方程式（Ｂ）により定義される理想的な挙動から離れ、相互作用を不安定にし、困難で危険にする。この理由から、理想的挙動からの逸脱が最初に特定されてから中止（または軽減）され、システムの安定性を回復する。
【００８５】
本願での提案により、オペレータとロボットとの間の相互作用の間に、アドミッタンス制御パラメータのオンラインでの適応化が可能である。最初に、名目的行動からのロボットの逸脱を認識するためヒューリスティックスが定義される。続いて、オペレータの物理的労力を過剰に増大させずに名目的条件の再設定を保証するパラメータの適応化のための方法が提示される。アドミッタンス制御されるロボットの受動性、ゆえに安定性が保証される。後で再利用するためシステムにより散逸されるエネルギーを保存する仮想エネルギータンクの使用を伴う、非保守的な解決法が提案される。
【００８６】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、以下の不等式が立証されないと慣性および減衰パラメータが変更（適応化）される。
（数１７）
2019529149.tif 000019
上式において、ε＞０は、実験的に求められる最小閾値である。すでに上で記したように、ＭｄおよびＤｄは所望の慣性および減衰行列であり、
（数１８）
2019529149.tif 000020
はデカルト速度であり、
（数１９）
2019529149.tif 000021
はデカルト加速度である。
【００８７】
アドミッタンス制御の動的挙動を考慮すると、不等式（１４）が有効である時のロボットの行動は「名目的行動」として定義される。
【００８８】
この方程式を使用すると、例えば、ロボットとの相互作用中にオペレータの腕が硬直した時に発生する名目的行動からの逸脱を特定するためのヒューリスティックスを定義することが可能である。
【００８９】
この逸脱が特定されると、アドミッタンス制御パラメータが適応化されなければならない。エネルギータンクの使用を介して、システムを名目的条件に再設定するのに必要とされる慣性の増分を規定してその受動性を保証することが可能である。
【００９０】
（学習ステップ中に）検出による力およびトルクＦｓに応じて（制御システム１６）のアドミッタンス制御が変更（適応化）されると有利であるが必須ではない。特に、アドミッタンス制御パラメータが変更（適応化）される。より具体的に記すと、アドミッタンス制御の慣性および減衰パラメータが変更（適応化）される。
【００９１】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、アドミッタンス制御のパラメータを修正（適応化）することにより、（制御システム１６の）アドミッタンス制御が変更（適応化）される。より具体的に記すと、アドミッタンス制御の慣性および減衰パラメータが変更（適応化）される。
【００９２】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、以下の方程式により（に応じて）慣性が変更される。
（数２０）
2019529149.tif 000022
上式において、λＭは、パラメータ
（数２１）
2019529149.tif 000023
が変化する時間間隔での慣性行列
（数２２）
2019529149.tif 000024
の導関数の最大固有値である。
（数２３）
2019529149.tif 000025
は最大デカルト速度の二乗ノルムである。（ｔｆ−ｔｉ）は、変化が起こっている時間間隔である。Ｔ（ｔｉ）は、検討時にタンクに貯蔵されたエネルギーである。δはタンクに存在しなければならない最小エネルギーである。
【００９３】
慣行として、所望の慣性行列および減衰行列が、方程式（１６）および（１７）により定義される対角行列であると仮定しよう。
Ｍｄ（ｔ）＝ｄｉａｇ｛ｍ１（ｔ），…，ｍｎ（ｔ）｝  （１６）
Ｄｄ（ｔ）＝ｄｉａｇ｛ｄ１（ｔ），…，ｄｎ（ｔ）｝  （１７）
【００９４】
Ｍｄ（ｔ）は対角線であり、
（数２４）
2019529149.tif 000026
も対角線であってその固有値は主対角線上の要素である。
【００９５】
結果的に、不等式（１５）は（１８）のように書き直される。
（数２５）
2019529149.tif 000027
【００９６】
不等式（１８）の微分を計算することにより、方程式（１９）が求められる。
【００９７】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、方程式（１７）に基づいて（を使用して）慣性変動が計算される。
（数２６）
2019529149.tif 000028
上式において、Ｍｄ（ｔｆ）およびＭｄ（ｔｉ）は、変動間隔の最初と最後の時点での慣性である。
【００９８】
方程式（１７）は、時点ｔｉに入手可能なエネルギーに基づいて認められる最大慣性変動を表す。実際に、この値は非常に高くなりうる。結果的に、（１９）を直接適用すると、過剰な慣性変動を伴う。この理由から、幾つかのケースでは、以下の不等式（２０）に基づいて、実験により規定された上限（ΔＭ）が許容慣性変動に使用される。
Ｍｄ（ｔｆ）−Ｍｄ（ｔｉ）≦ΔＭ    （２０）
【００９９】
方程式（１９）および（２０）に基づいて（を使用して）慣性変動が使用され、Ｍｄ（ｔｆ）およびＭｄ（ｔｉ）は、変動間隔の最初と最後の時点での慣性であると有利であるが必須ではない。
【０１００】
特に、慣性と減衰との間の比を実質的に一定に維持するように減衰が変動しうる。こうして、オペレータによってはより感覚的であるシステムダイナミクスが変動前のものと同様に維持される。
【０１０１】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、学習ステップの間に、オペレータがスプレーヘッドの少なくとも一つの動作パラメータを経時的に調節し、適用される動作パラメータ（およびその時間的変動）が記憶ユニット８により実質的に記憶される。これらのケースで、再現ステップの間に、制御システム６は、学習ステップの間に記憶された動作パラメータ（とその時間的変動）が実質的に反復されるようにスプレーヘッド４の動作を調節する。再現ステップ中には、学習ステップの間に記憶された動作パラメータ（とその時間的変動）が、特にスプレーヘッド４により行われる移動と調和した形で実質的に反復されるように、制御システム６がスプレーヘッド４の動作を調節すると有利であるが必須ではない。
【０１０２】
スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量（単位時間当たりの量）の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の粉砕度の調節と、スプレーヘッドから流出する被覆物質のジェットの幅の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質のジェットの形状の調節と（これらの組み合わせ）で構成されるグループから動作パラメータが選択されると有利であるが必須ではない。
【０１０３】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、この動作パラメータは、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量（単位時間当たりの量）と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の粉砕度の調節と、スプレーヘッド４から流出する被覆物質のジェットの幅（または形状）の調節（とその組み合わせ）とで構成されるグループから選択される。
【０１０４】
幾つかの特定ケースで、動作パラメータは、スプレーヘッド４から流出する被覆物質の流量（単位時間当たりの量）の調節を包含する（である）。
【０１０５】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、学習ステップの間に、オペレータは、動作パラメータについての指示を制御システム６に提供する駆動制御アセンブリ７に作用することにより、スプレーヘッド４の少なくとも一つの動作パラメータを時間的に調節し、制御システム６は、駆動制御アセンブリ７から受理した指示に応じてスプレーヘッド４を操作する。
【０１０６】
学習ステップの間に、オペレータは物品２を移動させ（特にその配向を経時的に調節し）、こうして得られた位置（特に、得られた配向とその時間的変動）が記憶ユニットにより記憶されると有利であるが必須ではない。これらのケースで、再現ステップの間に、特にスプレーヘッド４により行われる移動と調和した形で、学習ステップ中に記憶された物品２の位置（配向）（とその時間的変動）が実質的に反復されるように、制御システム６が物品２の位置（配向）を調節する。
【０１０７】
幾つかの非限定的な実施形態によれば、学習ステップの間に、駆動制御アセンブリ７は移動指示を制御システム６へ提供し、そして制御システムは、駆動制御アセンブリ７から受理した指示に応じてロボットアーム５を操作する。
【０１０８】
学習ステップの間にオペレータにより把持されてスプレーヘッド４を移動させる少なくとも一つのハンドグリップ１２をハンドリング装置９が包含すると有利であるが必須ではない。
【０１０９】
特に、ハンドリング装置９は、学習ステップの間にオペレータにより把持されてスプレーヘッド４を移動させ、特にハンドリング装置の接続要素を用いて互いに一体化された形で接続される少なくとも二つのハンドグリップ１２を包含する。
【０１１０】
幾つかの実施形態によれば、物品２はセラミック品、特に衛生用品、例えば洗面器および／またはシンクおよび／またはコンソールおよび／またはシャワートレイである。
【０１１１】
本発明のさらなる特徴は、単に例示的で非限定的な例についての以下の説明から明白になるだろう。
【０１１２】
本発明の幾つかの実施形態によれば、プラント１のプロトタイプが提供される。特に、上に説明したように、力およびトルクＦｓが測定され、力およびトルクＦｎｃとＦｃが推定された。
【０１１３】
得られた結果が図５から７に示されている。図５ａ），ｂ），ｃ）は、それぞれｘ、ｙ、ｚ方向で検出された力Ｆｓを図示している。図５ｄ），ｅ），ｆ）は、それぞれｘ，ｙ，ｚ方向で検出されたトルクを図示している。図６ａ），ｂ），ｃ）は、それぞれｘ，ｙ，ｚ方向でオペレータにより加えられた推定による力を図示している。図６ｄ），ｅ），ｆ）は、それぞれｘ，ｙ，ｚ方向でオペレータにより加えられた推定によるトルクを図示している。図７ａ），ｂ），ｃ）は、それぞれｘ、ｙ、ｚ方向での推定による非接触力を図示している。図７ｄ），ｅ），ｆ）は、それぞれｘ、ｙ、ｚ方向での推定による非接触トルクを図示している。
【０１１４】
図５から７の図は、驚くほど良好な補正が得られたことを示している。特に、図６および７を図５と比較すると、補正が特に効率的であり、事実、力およびトルクがより流動的であることに気付く。
【０１１５】
図８ａ），ｃ），ｅ）は、学習ステップ中（破線）と再現ステップ中（連続線）に続くそれぞれｘ，ｙ，ｚ方向での軌道を示す。図９ａ），ｃ），ｅ）は、学習ステップ中と再現ステップ中に続くそれぞれｘ，ｙ，ｚ方向での軌道の間の差を示す。本発明によるプラント１と方法とは極めて正確である。
【符号の説明】
【０１１６】
１  プラント
２  物品
３  ロボット装置
４  スプレーヘッド
４’  支持体
５  ロボットアーム
６  制御システム
７  駆動制御アセンブリ
８  記憶ユニット
９  ハンドリング装置
１０  センサ
１１  処理システム
１２  ハンドグリップ
１３  移動装置
１３’  回転プラットフォーム
１４  処理ユニット
１５  補正ユニット
１６  制御システム
１７  逆運動学部
１８  位置制御部
【図１】
2019529149.tif 000029
【図２】
2019529149.tif 000030
【図３】
2019529149.tif 000031
【図４】
2019529149.tif 000032
【図５ａ）】
2019529149.tif 000033
【図５ｂ）】
2019529149.tif 000034
【図５ｃ）】
2019529149.tif 000035
【図５ｄ）】
2019529149.tif 000036
【図５ｅ）】
2019529149.tif 000037
【図５ｆ）】
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【図６ａ）】
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【図６ｂ）】
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【図６ｃ）】
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【図６ｄ）】
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【図６ｅ）】
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【図６ｆ）】
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【図７ａ）】
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【図７ｂ）】
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【図７ｃ）】
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【図７ｄ）】
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【図７ｅ）】
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【図７ｆ）】
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【図８ａ）】
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【図８ｂ）】
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【図８ｃ）】
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【図８ｄ）】
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【図８ｅ）】
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【図８ｆ）】
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【図９】
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【国際調査報告】
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